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Resnet50x64 Clip.openai
模型概述
該模型結合了ResNet50x64深度殘差網絡和CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）框架，能夠實現圖像與文本的跨模態理解，特別適用於零樣本圖像分類場景。
模型特點
零樣本學習能力
無需特定類別訓練數據即可對新類別進行分類
跨模態理解
能夠同時處理圖像和文本信息，建立兩者間的語義關聯
大規模預訓練
基於大規模圖像-文本對進行預訓練，具有廣泛的知識覆蓋
模型能力
零樣本圖像分類
圖像-文本匹配
跨模態檢索
使用案例
內容審核
違規內容識別
自動識別圖像中可能存在的違規內容
可快速篩選潛在違規圖像，減少人工審核工作量
電子商務
商品自動分類
根據商品描述和圖像自動分類新產品
無需為每個新商品類別重新訓練模型
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
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Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
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2,694
98